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《第十四届全国图象图形学学术会议论文集》2008年
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基于学习分类的障碍检测方法

聂一鸣  吴涛  安向京  叶磊  
【摘要】:关于单目图像的障碍检测有多种理论和方法,本文分析了 Hoiem 等给出的基于多特征的分类方法,实现了基于分类的障碍检测方法。对一幅单目图像,先聚类分割成超像素,将超像素标记为障碍和非障碍两类对象,再对超像素图像进行多特征提取,应用将分类树作为弱分类器的 adaboost 方法。利用由此得到的分类器来检测其它单目图像中的障碍,并将此方法与支持向量机分类方法进行比较,可以证明此方法更优。

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